Спрос есть в любой сфере: от банков и ИТ до продаж и промышленности
Специалист переводит запросы бизнеса в требования для разработчиков. В период кризиса становится ключевым сотрудником: помогает снижать риски, оптимизировать затраты, находить новые решения.
В отличие от бизнес-аналитика, он погружён в технику, а не в процессы компании. Программировать для таких задач не нужно — достаточно базово читать код.
Программа
00. Вводная информация для студентов профессии
01. Жизненный цикл ПО, архитектура
02. Работа в проектной команде по Agile
03. Анализ требований
04. Git и механизмы ветвления
05. SQL и работа с базами данных
06. Прототипирование интерфейсов
07. Моделирование бизнес-процессов
08. Интеграция систем и документирование API
09. Тестирование и развертывание ПО
10. Введение в архитектуру
11. Документирование в IT-проектах
12. Итоговый модуль профессии
13. Митапы для Системных аналитиков
14. Митап «Как пройти собеседование»
Бонусы
Без доступа к платформе с интеррактивными квизами, тестами, домашними заданиями
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...00. Вводная информация для студентов профессии
01. Жизненный цикл ПО, архитектура
- 01. Полезные материалы
- 02. Вводное занятие с координатором набора
02. Работа в проектной команде по Agile
- 01. Введение в разработку ПО
- 02. Обзор технических инструментов
- 03. Обзор информационных систем
- 104. Роли в команде разработки
- 05. Что такое Agile и как его применять
- 06. Гибкие методологии - Scrum, eXtreme programming и Kanban
- 07. Soft skills для эффективной работы в команде
03. Анализ требований
- 01. Анализ предметной области
- 02. Работа в проектной команде по Agile
01. Требования к разработке ПО
04. Git и механизмы ветвления
- 02. Методы сбора требований
- 03. Методы формализации требований - по классификации
- 04. Business canvas model
- 05. User stories n job stories
- 06. Унифицированный язык моделирования. Диаграмма классов
- 07. Диаграмма вариантов использования
- 08. Описание вариантов использования
- 09. Диаграммы активности и последовательности
- 10. Согласование и управление изменениями требований
05. SQL и работа с базами данных
- 01. Вводная информация
- 02. Знакомство с системой контроля версий Git
- 03. Работа с локальным репозиторием в Git
- 04. Работа с удаленным репозиторием через GitHub
- 05. Командная работа в Git и GitHub. Часть 1
- 06. Командная работа в Git и GitHub. Часть 2
- 07. Branching cTpaTerии
06. Прототипирование интерфейсов
- 00. Инструкция по установке ПО
- 01. Введение в SQL и основы выборки данных
- 02. Углублённая работа с типами данных и агрегация
- 03. Соединения таблиц и подзапросы
- 04. Управление данными и схемой (DDL DML)
- 05. Сложные запросы СТЕ и оконные функции
- 06. Производительность - представления, индексы и анализ запросов
- 07. Эффективность и проблемы SQL в эпоху ИИ
- Полезные материалы
- Консультация по итоговой работе
07. Моделирование бизнес-процессов
- 01. Основы UX UI
- 02. Прототипирование (Figma) - I
- 03. Прототипирование (Figma) - II
08. Интеграция систем и документирование API
- 01. Моделирование бизнес-процессов
- 02. Моделирование бизнес-процессов и нотация BPMN (теория)
- 03. Практика и разбор сложных примеров
- 04. Знакомство с нотациями семейства IDEF
- 05. Практическое занятие по моделированию бизнес-процессов в нотации BPMN
09. Тестирование и развертывание ПО
- 01. Роль API и протокола HТТР при взаимодействии между системами
- 02. REST как архитектура
- 03. Протокол SOAP
- 04. Нотация OpenAPI
- 05. Swagger 4.1
- 06. Swagger 4.2
- 07. REST API
- 08. Информационная безопасность - как сделать REST API безопасным
- 09. Тестирование API - работа в Postman
- 10. RESTful API - архитектура, проектирование и лучшие практики
- 11. SOAP и gRPC - альтернативы REST и их особенности
- 12. Сравнение и выбор API-решений под задачи продукта
10. Введение в архитектуру
- 01. Введение в тестирование
- 02. Техники и инструменты тестирования
- 03. Принципы и инструменты DevOps
11. Документирование в IT-проектах
- 01. О чем это занятие
- 02. Почему трудно определить, что такое архитектура
- 03. Причины аномальной скорости изменения информационных технологий
- 04. Что такое архитектура
- 05. История ИТ-архитектуры
- 06. Типы архитекторов
- 07. В каком объеме аналитику нужно знать архитектуру
- 08. Архитектор - источник нефункциональных требований
- 09. Работаем без архитектора. Подготовка архитектурных решений
- 10. Итоги занятия
12. Итоговый модуль профессии
- 01. Проектная документация и артефакты
- 02. Software requirements specification и техническое задание
- 03. Стандарты документирования
- 04. Подходы к документированию в IT-проектах
13. Митапы для Системных аналитиков
- Рекомендации_по_разработке_дипломной_работы
- Спецификация_требований_к_ПО ._ Пример
- Траектория развития
- Шаблон_выполнения_итогового_задания.pptx
14. Митап «Как пройти собеседование»
- 01. Системный аналитик - это звучит гордо. Подводные камни профессии
- 02. Должен ли аналитик разбираться в тестировании
- 03. Как подружиться со своим внутренним критиком и начать жить
- 04. Бизнес-модель стартапов
- 05. Как строить карьеру в 1C
- 06. Как джуну попасть в IT - ультимативный гайд по поиску работы
- 07. Как нанимают аналитиков
- 08. Хакатоны как трамплин роста
- 09. Как перестать бояться будущего и начать его предсказывать
- 10. Алгоритмическое мышление
- 11. Data-шаурма. Как завернуть вкусы и фичи
- 12. Синдром самозванца или почему я заслуживаю похвалу
- 13. IT-безопасность для фрилансеров
- 14. Модели проектирования, таксономия Блума и цикл Колба
- 15. LLM для своих задач
- 16. Устройство LLM
- 17. Передавай дальше
- 18. Открытая прожарка резюме от карьерного клуба
- 19. Обзорная экскурсия по базам данных и файловым хранилищам
- 20. Безопасные интеграции 1С - что должен знать аналитик
- 21. Как стать амбассадором Нетологии
- 22. RAG-системы на практике
- 23. Обратная связь и постановка границ, с которыми не спорят
- 24. Как выбрать стратегию масштабирования бизнеса в эпоху ИИ
- 25. Как отстаивать позицию в диалоге с коллегами и не потерять работу
- 26. Нейросети для поиска работы
- 27. Стратегии поиска работы при смене сферы или профессии
- 28. Тревога неопределённости
- 29. ChatGPT - функции и хитрости в работе, о которых мало кто знает
- 30. Профессиональное выгорание - как распознать и не сгореть до тла
- 31. Искусственный интеллект для обучения и саморазвития
- 32. Почему мы не повышаем доход
- 33. Формирование иррациональных стратегий. Инструменты из суперсилы
- 34. Сложные переговоры
- 35. Как достичь своей цели в переговорах и на презентациях
Бонусы
- Как пройти собеседование
- Как составить резюме
- Полезные материалы
- Технические навыки СА
- Как искать работу с помощью ИИ
- Как уверенно войти в IT
- Как учиться онлайн
- Компьютерная грамотность
- Основы карьеры
Складчина: новые складчины на курсы и тренинги
Категории
Складчина — это совместная покупка курсов, тренингов и инфопродуктов:
несколько участников делят стоимость и получают материалы в разы
дешевле. Здесь собраны новые складчины, доступные для участия прямо
сейчас.
-
[Нетология] Системный аналитик с нуля. Базовая программа, 2025-2026 год
9 ноя 2026 в 19:24
-
[Devhands] AI-буткемп: Product Engineer (Алексей Рыбак)
9 ноя 2026 в 11:37
![[IMG]](https://img.skladchina.in/86/86d62b65654e3a0fae0645aa837d771f0dc71d388048b35143a3ae93670fbb36.png)
С какими запросами приходят на курс:
- Хочу понимать принципы AI-native разработки, и каких навыков мне, возможно, не хватает
- Не доверяю агентам, хочу убедиться, что это вообще работает
- Хочу начать с азов (память, AGENTS.md, мета-промты, полезные MCP)
- Хочу разобраться в AI SDLC и spec-driven разработке
- Хочу разобраться какие есть популярные SDD-фреймворки и библиотеки скиллов
- Хочу разобраться с loop engineering и использовать паттерны типа review-revise в своих пайплайнах
- Хочу попробовать сделать свой проект в соотвествии со spec-driven подходом
- Все уже на агентах, а вы нет
Кажется, будто коллеги давно пересели на агентов, а вы всё ещё ищете, с какой стороны подступиться. Расскажем, покажем и научим новому программированию: с курса вы уйдёте с настроенной средой и опытом, который можно сразу же применить в работе
- Работаете с агентом "по наитию", далеко не всё получается
Чтобы работать с агентами эффективнее, нужна системная база: как устроен жизненный цикл разработки с AI, чем спецификация отличается от задачи в тикете, почему агент зацикливается и как из этого цикла его вывести. Без неё каждый новый проект начинается с нуля, а опыт не накапливается - Агент пишет код, но будто не знает проекта
У агента нет памяти, проверок линтером, тестов. В итоге вы получаете не коллегу, а стажёра, за которым нужно переделывать. Настроенное окружение — структура репозитория, память, ограничения, проверки — превращает генерацию текста в предсказуемую инженерную работу, и уменьшает ручную работу, значительно ускоряя процесс
- Агент уверенно пишет ерунду, забывает важное, игнорируя правила
Без системного подхода агент не знает ни архитектуры проекта, ни принятых в команде соглашений, ни того, что часть нужного функционала уже написана. Он не ошибается злонамеренно — он просто работает «вслепую»
- Код плодится быстрее, чем вы успеваете его читать
Фичи стали появляться в разы быстрее, но вместе с ними и объём изменений,
который нужно просмотреть. Начинаешь делать ревью — превращается в узкое горлышко. Проверки и автоматизированное тестирование теперь необходимое условие, но нужно
грамотно настроить среду - Самое главное
Вам нужна настроенная среда и работающий пайплайн на своём проекте — а не конспект
Встреча 1:
- База-1: LLM, токены, промты и агенты, re&act, loop engineering, обзор платных и бесплатных решений, варианты подписок и связок агент-подписка-LLM, ключи api.devhands.io
- Практика: проверка агента, API-ключей, skills, mcp; вайбкодинг, его плюсы и минусы
- База-2: Структура репозитория, CLAUDE.md/AGENTS.md, форматтеры и линтеры, тестирование, деплой
- Практика: design-система и UI/UX-компоненты, профессиональная работа с мокапами и прототипами
- База-3: AI-SDLC, контрольные точки и проверки, паттерны ralph-loop, review-revise, LLM-as-a-judge, SDD и ведение задач
- Практика: программирование проекта с SpecKit
- Практика: программирование проекта с openspec
- Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers
- Практика: программирование проекта с grill-with-docs / open-gsd / superpowers
- резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A
- резервная встреча: дополнительные вопросы, Q&A
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - Хочу понимать принципы AI-native разработки, и каких навыков мне, возможно, не хватает
-
Java backend, как в BigTech. Тариф sam_reshu (Павел Сорокин)
2 ноя 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FRFWqJ2Qc%2Fimage.png&hash=7c897b797490c0fb11b337708579c71a&v=4)
18 недель беспощадного кодинга в формате спринтов
Каждый спринт — это отдельная практическая тема, которую вы проходите, закрепляете на домашнем задании и применяете в реальном выпускном проекте EventManager
Для кого курс
- Совсем новичок
Сэкономишь год самостоятельных несистемных попыток что-то понять и сразу получишь харды уровня middle - Есть база, но ещё не работаю
Закроешь пробелы и изучишь всё, что нужно реальной работе, чтобы наконец-то вкатиться - Джун
Быстро прокачаешься по хардам, чтобы заперформить в проекте и апнуть грейд ИЛИ найти новую работу на позицию миддла - Миддл на устаревшем стеке
Подтянешь все харды до актуального рынку уровня и погрузишься в архитектуру с микросервисами, чтобы быстрее вырасти по грейду/найти новую работу
- Строить микросервисы, которые не падают под нагрузкой и не умирают от продовых кейсов
- Делать авторизацию с нуля: JWT, роли, фильтры, обработка прав, единый формат ошибок
- Писать бизнес логику и фичи: обработка событий, статусы, задачи по расписанию, отправка нотификаций, история изменений, агрегация событий
- Подключать Kafka и строить асинхронные пайплайны с гарантированной доставкой
- Делать кэширование и ускорять сервисы до миллисекундных ответов
- Разворачивать инфраструктуру: Docker, Redis, Postgres, Liquibase миграции
- Программа идёт от простого к сложному, каждый спринт логично вытекает из предыдущего
- Сначала фундамент: Spring Core, потом настройки: MVC, Hibernate, в конце — продакшен-архитектура
- Разбираем именно до того уровня глубины, до которого это необходимо для работы и собесов
- К каждому уроку конспекты + доп. материалы для углубления
- Живые воркшопы раз в 2 недели — разбираем домашки, отвечаем на вопросы, общаемся. Есть записи, если пропустил
- Спринт 1. Spring Core — фундамент современного Java backend’а
- Спринт 2. Hibernate Core — работа с БД как у взрослых
- Спринт 3. Spring Boot Web — веб и HTTP на практике
- Спринт 4. Spring Data JPA + EventManager | Iteration 1
- Спринт 5. Spring Security + EventManager — Iteration 2
- Спринт 6. Бизнес-логика backend-систем + EventManager — Iteration 3
- Спринт 7. Архитектура и микросервисы + EventManager — Iteration 4
- Спринт 8. Redis и кэширование + EventManager — Iteration 5
- Спринт 9. CI/CD для backend-разработчика
- Бонусный модуль №1. Прохождение собеседований: резюме, стратегия, ответы
- Бонусный модуль №2. Паттерны проектирования и чистый код
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - Совсем новичок
-
System Design. Тариф База (Владимир Невзоров, Михаил Масягин)
28 окт 2026
![[IMG]](https://img.skladchina.in/26/26e175cf1746b2ebd6edfbb1ff56c3545fe30b49d72ddde83ef45bf94be37aa7.png)
Твоя база для создания высоконагруженных отказоустойчивых систем
- Научишься проходить System Design интервью в Big Tech
- Разработаешь систему в конце курса и прикрепишь к себе в портфолио
- Изучишь архитектурные паттерны, запустишь реальные проекты
- Поймешь популярные кейсы с партиционированием, шардированием, микросервисной архитектурой
- Спроектируешь популярные сервисы
- Овладеешь фреймворком с чёткой структурой для создания масштабируемых систем
- Backend разработчикам
- Системным и бизнес аналитикам
- Devops инженерам
- Продакт менеджерам
- Sre инженерам
- Frontend разработчикам
- QA-инженерам
- Лидам
1 Проработка прохождения интервью
2 Архитектурная база
3 «В очередь, пожалуйста»
4 СУБД с точки зрения System Design Интервью
5 Distributed Data Storage
6 Практика 1
7 Практика 2
8 Архитектурная ката
Продажник
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
[Balun.Courses] Redis для разработчиков (Кирилл Кузин)
28 окт 2026
![[IMG]](https://img.skladchina.in/cf/cfdc9fcc93f4a38c7afd5c2436fbe6e87c85d3b471f6a45c64747f4aba1f5487.png)
Углубленный курс для backend’еров, которые привыкли использовать Redis как простое key-value-хранилище. Учимся решать более сложные задачи — от создания очередей и синхронизации подов до повышения отказоустойчивости системы.
За 1.5 месяца научимся:
- Решать больше задач с помощью Redis
От очередей и уведомлений до синхронизации компонентов. Сможешь облегчать себе жизнь на рядовых задачах и не усложнять архитектуру - Проектировать кеш под нагрузкой
Лучшие практики и анти-паттерны, которые приводят к неконсистентным данным, перегрузке БД или самого Redis - Строить обмен сообщениями
Тонкости Pub/Sub и Streams, и что из них выбирать в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию - Обеспечивать надёжность и сохранность данных
RDB, AOF, репликации и Sentinel — все, что нужно знать про гарантии сохранности данных и восстановку редиса после отказов - Масштабировать и оптимизировать Redis
Разберёшься с Redis Cluster, сможешь находить узкие места одного инстанса и оптимизировать работу Redis под растущей нагрузкой - Диагностировать проблемы в проде
Выведем необходимые метрики в графану и объясним, как их интерпретировать, куда смотреть при инцидентах, что чинить, и главное — как
Все, что нужно:
- базово знать редис на уровне вставки / чтения
- знать основы проектирования архитектуры
- владеть любым ЯП — привязки к конкретному нет
- Урок №1. Архитектура Redis и структуры данных под капотом
Один и тот же Redis может по-разному расходовать память и справляться с нагрузкой. Разбираемся, как он хранит данные, выполняет команды и чем отличаются структуры данных по стоимости операций и потреблению памяти - Урок №2. Кэширование с Redis: паттерны и анти-паттерны
Учимся правильно строить слой кэширования, выбирать стратегию работы с кэшем и понимать ошибки, которые в продакшене приводят к неконсистентным данным, перегрузке источника данных или самого Redis - Урок №3. Глубокий разбор Pub/Sub и Streams
Для реализации простой очереди необязательно поднимать кафку. Погружаемся в более сложные сценарии инструмента — изучаем Redis как систему обмена сообщениями и учимся выбирать между Pub/Sub и Streams в зависимости от требований к доставке, хранению истории и масштабированию обработки - Урок №4. Надежность данных: персистентность, репликация и восстановление
Изучаем, какие есть гарантии сохранности данных «из коробки», как организуется репликация и как Redis восстанавливает работу после отказов - Урок №5. Масштабирование и производительность
Учимся масштабировать Redis на больших данных и под высокую нагрузку, а также разбираемся с возможными техниками оптимизации - Урок №6. Диагностика, мониторинг и лучшие практики в продакшене
Даже корректно спроектированный Redis со временем может столкнуться с ростом latency, нехваткой памяти, тяжелыми командами, проблемами persistence или репликации.
Учимся наблюдать за Redis в продакшене, диагностировать причины деградации производительности и отличать проблемы памяти, команд, persistence, сети и конфигурации друг от друга
- Решать больше задач с помощью Redis
-
Проектирование и разработка поисковых систем на базе ElasticSearch. Тариф Стандарт (Степан Ляхов)
24 окт 2026
Не просто изучаем ElasticSearch, а учимся проектировать поиск под любые задачи![[IMG]](https://img.skladchina.in/8b/8b54c7af541481fa09e83338e44535a559817f63afbd80688b684cf2fcc1b217.png)
От внутренних сервисов до системы логов и поиска под RAG. Все на примере HighLoad-проектов — маркетплейсов с миллионами товаров и архитектуры Яндекса / Гугла
1 Как устроены поисковые системы и как их проектировать
2 Как предугадывать запрос на этапе ввода в поисковую строку
3 Как отдать релевантный поисковый ответ за 200ms
4 Как найти по смыслу, если в запросе ни одного ключевого слова
5 Как использовать поисковую систему в качестве retrieval layer для LLM и AI-агентов
6 Как обеспечить отказоустойчивость, если у вас гигабайты данных
После курса будешь владеть:
Поисковые движки и инфраструктура: ElasticSearch Apache Lucene
Обработка данных: Веб-краулинг Парсинг Очистка текста Индексация Работа с семантикой языка
Api, интерфейсы поиска Search API Кэширование в поиске
Поисковые техники и типы поиска: Полнотекстовый поиск Векторный поиск Поиск по смыслу Поиск с опечатками Поиск по синонимам Гибридный поиск Автокомплит BM25
Основы ml для разработчиков Embeddings Vector space model Cosine similarity ANN / HNSW ML Ranking Clustering Retrieval для LLM и AI Agents
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
[Учебный центр №3] Интеграция и обмен данными. Web-обучение (Дмитрий Гончаров, Николай Зуев)
23 окт 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FP5CzGJxt%2F4.png&hash=5fd27915bd7e97f1943c8e75918a04db&v=4)
Интеграция и обмен данными
Для кого предназначен курс:
- Для программистов, знающих основы конфигурирования и программирования в технологической платформе «1С:Предприятие 8» и ни разу не сталкивавшимся с задачами организации взаимодействия (обмена) с другими системами.
- Для программистов на платформе «1С:Предприятие 8» решавших уже задачи связанные с интеграцией с другими системами, но желающих получить представление о всех существующих возможностях в технологической платформе.
После курса Вы сможете:
- Принимать решения об использовании наиболее эффективных механизмов обмена (для решения конкретной задачи)
- Реализовывать механизмы обмена данными как с произвольными системами, так и с системами функционирующими на платформе «1С:Предприятие 8» с использованием довольно большого количества технологий
Программа курса:
Занятие №1 (5 часов видео):
- Введение:
- Задача обмена
- Составляющие задачи обмена
- Работа с файлами:
- Работа с файлами
- Работа с диалогом выбора файла
- Выбор каталога
- Работа с диалогом выбора (старая модель)
- Получение параметров файла
- Общая схема передачи данных между клиентом и сервером
- Запись файла в базу
- Получение файла из базы
- Создание каталога, поиск и копирование, удаление файлов
- Работа с текстом:
- Введение
- Объект "Текстовый документ". Выгрузка данных
- Объект "Текстовый документ". Загрузка данных
- Объект "Текстовый документ". Интерфейсные возможности
- Поле текстового документа
- Модель последовательного доступа
- Асинхронная запись в поток
- Работа с DBF (Xbase):
- Общие положения
- Выгрузка/Загрузка данных
- Поиск по файлу
- Дополнение HTML:
- Основные положения
- Поле HTML документа
- Использование объектной модели PDF:
- Выгрузка данных в PDF
- Работа с вложениями
- Работа с приложениями:
- Команда системы
- Запустить приложение Excel
- Особенности работы с MS Office Word (обработчики событий)
- 1С:Предприятие (OLE, COM):
- COM
- OLE
- Разница
- Терминология сетевых технологий:
- Электронная почта:
- Введение
- Работа с почтовым клиентом
- Работа с почтовым сервером
- Работа по FTP:
- Первая часть
- Вторая часть
- Внешние источники:
- Общие сведения, настройка источника данных
- Создание внешнего источника данных (подключение, настройка свойств)
- Получение данных
- Использование в отчетах
- Ограничение использования
- Запись данных
- Особенность работы с Excel
Занятие №2 (4 часа видео):
- XML:
- Общие понятия
- Введение
- XML документ
- URI пространства имен типов
- Схема xml документа
- В чем заключается универсальность?
- Базовая подсистема по работе с XML:
- Введение
- Выгрузка данных
- Загрузка данных
- Доработка Выгрузки/Загрузки
- Сериализация для простых типов
- Выгрузка данных
- Загрузка данных
- Код загрузки
- Чтение битой ссылки
- Уникальный идентификатор, ссылка
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Постановка задачи (текст)
- Разбор самостоятельной работы
- Изменение процедуры выгрузки
- Изменение процедуры загрузки
- Преимущества/Недостатки алгоритма
- Типы данных:
- Типы 1С:Предприятие и типы XML
- XMLТипЗнч, ИзXMLТипа
- Сериализация для сложных типов
- Выгрузка/Загрузка (первое знакомство)
- Выгрузка/Загрузка (подробнее)
- ВозможностьЧтенияXML
- Указание типа в ПрочитатьXML
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Постановка задачи (текст)
- Разбор самостоятельной работы
- Разбор изменений процедуры выгрузки
- Неудачная модификация процедуры загрузки
- Исправление ситуации
- Универсальная загрузка
- Загрузить что можем
- Использование методов сериализации для сложных типов
- При работе с простыми типами
- При отличиях в структуре (выгрузка)
- При отличиях в структуре (загрузка)
- Синхронизация по уникальным идентификаторам
- Использование DOM модели:
- Комплексное использование двух моделей
- Работа с парсером напрямую
- XDTO:
- Введение
- Создание пакета "Товары" (тип значения)
- Создание пакета "Товары" (тип объекта)
- Выгрузка/Загрузка
- В чем упрощение работы?
- Где универсальность?
- Самостоятельная работа:
- Постановка задачи
- Распространенные ошибки
- Постановка задачи (текст)
Занятие №3 (4 часа видео):
- Разбор самостоятельной работы:
- Структура пакета
- Первый вариант
- Второй вариант
- Третий вариант
- Четвертый вариант
- Краткий итог
- Код
- Процедура выгрузки
- Процедура загрузки
- Выгрузка/Загрузка схем XML:
- Использование программно созданной фабрики (выгрузка)
- Использование программно созданной фабрики (загрузка)
- Универсальный обмен данными:
- Введение. Инфраструктура сообщений
- Служба регистрации изменений
- Демонстрация работы службы регистрации изменений
- Программное управление регистрацией изменений
- Флаг "Автозаполнение"
- Разрешение коллизий
- Краткий итог
- Распределенные информационные базы:
- Введение
- Обработчики модуля объекта
- Управление миграцией
- Разрешение коллизий
- Разбор ситуаций
- Введение
- Стандартный процесс разрешения коллизий
- Односторонний обмен
- Двухсторонний обмен (префиксация)
- Список узлов корневой базы
- Отсылка удалений объектов
- Движения документов
- Коллизии по объектам
- Оптимизация службы регистрации (по составу объектов)
- Оптимизация службы регистрации (по объему регистрации)
- Отчеты по холдингу
- Программная выгрузка/загрузка
- Вывод/Ввод Из/В состава РИБ
Занятие №4 (более 2 ас. ч. видео):
- Введение:
- Архитектура SOA
- Ссылки на необходимые файлы
- Подготовительные действия
- Демопример (ИТС)
- Обзор функциональности
- Публикация базы сервера
- Данные отгрузки (обзор)
- Проверка работы в отладчике
- Обращение по статической ссылке
- Исправление ошибки
- Простейшая операция (Ready)
- Публикация сервиса:
- Как увидеть работу сервиса?
- Обращение к простому сервису
- Параметры операций, направление передачи
- Код обработчиков
- Доработка пакета XDTO под Самостоятельную №1:
- Самостоятельная работа №1:
- Пример использования в типовой конфигурации
- Работа с JSON:
- Введение
- Выгрузка/Загрузка простых типов
- Перенос массива
- Перенос даты
- Функция восстановления
- Перенос неподдерживаемого типа, функция сериализации
- Оптимизация сериализации и восстановления
- Сериализация через СериализаторXDTO
- Потоковая техника
- Совмещение техник
- Самостоятельная работа:
Занятие №5 (более 2,5 ас. ч. видео):
- Введение:
- Продолжение (асинхронное обращение)
- Коды состояния
- Автоматический сервис платформы:
- Общая информация, публикация
- Функциональность справочника
- URLСтроки
- Правило формирования URL.
- Управление доступностью данных
- Обращение к данным таблиц
- Правила указания имени ресурса
- Выборка нужных полей — $select
- Особенности $select
- Использование нескольких параметров
- Обращение к таблицам регистров (в том числе виртуальным)
- Фильтрация получаемых данных
- Выражения $filter
- Канонический URL экземпляра сущности
- Канонический URL экземпляра сущности, с указанием полей
- Фильтрация по ссылочным типам, параметры виртуальной таблицы
- Другие параметры и выражения
- Использование HTTPСоединение:
- Определение команды на получение данных (Get)
- Исправление распространенных ошибок
- Получение коллекции сущностей
- Создание объекта (Post)
- Код механизма
- Изменение объекта (Patch)
- Удаление объекта (Delete)
- Запись в режиме загрузки
- Самостоятельная работа:
- HTTP-сервисы:
- Введение, создание сервиса
- Определение шаблонов
- Функциональность обработчиков методов
- Реализация методов (Get)
- Обращение к сервису
- Реализация методов (Post)
- Обращение к методу (Post)
- Метод Любой
- Самостоятельная работа №4:
- Выполнение произвольного задания.
Изучение данного курса позволит эффективно настраивать интеграционные решения в 1С:Предприятие.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
Освойте мультиагентную AI-разработку и Spec-Driven Development (Иван Лапа)
1 окт 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FwMzJ27hY%2FScreenshot-8.png&hash=56bfa166d97aaab04923e7cbe2e68967&v=4)
Язык Украинский
Это практический интенсив по созданию AI-агентов и агентных систем для разработчиков уровня Middle, Senior и Tech Lead. Курс ведёт Иван Лапа, UI Engineer L5 в Netflix, имеющий опыт разработки AI-продуктов в DataRobot и Gelato, а также консультирования компаний по внедрению AI.
Главная цель курса
Научить разработчиков переходить от простого использования AI-ассистентов к проектированию полноценных агентных систем с:
- памятью (Memory)
- оценкой качества (Evals)
- мониторингом
- управлением стоимостью токенов
- автоматизацией разработки
- Spec-Driven Development
- мультиагентными архитектурами
Для кого предназначен курс
Подходит:
- Middle-разработчикам, самостоятельно ведущим фичи до PR Review.
- Senior-разработчикам, желающим построить воспроизводимые AI-процессы.
- Tech Lead, которые выбирают инструменты и процессы для команды.
- Инженерам, уже использующим Cursor, Claude Code или Copilot.
- Тем, кто работает с Git, тестированием и CI/CD.
- Junior-разработчикам без опыта code review.
- Тем, кто ожидает, что AI будет писать всё автоматически.
- No-Code аудитории.
- Людям, которым нужен только обзор технологий без практики.
Авторы курса выделяют основные риски использования AI в разработке:
Галлюцинации AI
Модель может ссылаться на несуществующие API, файлы или методы и игнорировать стандарты проекта.
Ложное чувство качества
Тесты могут проходить, но решение остаётся ненадёжным из-за пропущенных edge cases и неверных предположений.
Дорогой Review
Проверка AI-кода может занимать больше времени, чем самостоятельное написание решения.
Высокие расходы на токены
При масштабировании команд расходы на AI-инфраструктуру могут быстро расти за счёт множества агентов и повторных запросов.
Основа программы
Курс построен вокруг фреймворка:
4-Pillar Harness Framework
Четыре ключевых элемента:
- Skills
- Subagents
- MCP
- Hooks
Программа обучения
Неделя 1. System Design
Урок 1
Harness Framework:
- 4 компонента системы
- 5-фазный workflow
- Perception Gap аудит
- CLAUDE.md v1
- Surface Map проекта
Skills Layer:
- постоянные инструкции между сессиями
- создание нескольких Skills
- оптимизация CLAUDE.md
- команды /spec, /plan, /commit
Урок 3
Контекстная изоляция:
- Hub-and-Spoke архитектура
- Peer Mesh архитектура
- Subagents
- Dispatch Matrix
- анализ стоимости различных топологий
MCP Integration:
- Model Context Protocol
- подключение внешних сервисов
- создание собственного MCP-сервера
- аудит токенов
- гибридные Skill + MCP решения
Урок 5
Spec-Driven Development:
- Spec → Plan → Implement → Verify
- создание spec.md
- создание plan.md
- разработка через спецификации
- retro-spec подход
Quality Gates:
- Hooks
- TDD
- Plan Verifier
- Evals
- Mutation Testing
- CI-интеграция контроля качества
Урок 7
Fan-Out архитектуры:
- параллельная работа нескольких агентов
- Worktree стратегии
- миграция проектов
- анализ стоимости решений
Production Deployment:
- Packaging
- CI Agents
- План внедрения на 30 дней
- Финальная сборка решения
DevDigest
Участники создают собственную AI-платформу для автоматического Code Review.
В рамках проекта реализуются:
- Multi-Agent System
- Spec-Driven Development
- Evals
- MCP
- Hooks
- CI/CD интеграция
- автоматический анализ Pull Request'ов
Автоматический анализ:
- Intent
- Scope
- Risk
- PR Score
Определение влияния изменений на:
- символы
- зависимости
- вызывающий код
- endpoints
Поиск проблем с указанием:
- уровня серьёзности
- Confidence
- точного file:line
- готового варианта исправления
- 4 недели обучения.
- 8 практических занятий.
- Домашние задания.
- Создание production-ready агентной системы.
- Практика с Claude Code, Cursor и современными AI-инструментами.
Иван Лапа:
- UI Engineer L5 в Netflix.
- Более 12 лет в инженерии.
- Работал над AI-продуктами в Gelato.
- Создавал AI-функциональность в DataRobot.
- Консультирует по AI Adoption для Google, МИД Украины, Skelar, Obrio и GR8.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
[OTUS] Программист С. 2025 (Ольга Плисенко, Андрей Кравчук)
26 сен 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FW1Ns67Jn%2FScreenshot-3.png&hash=25844c846676d297a1bc5596f47459a5&v=4)
Для кого этот курс?
- Для разработчиков, админов и IoT-специалистов, которые:
- достигли предела быстродействия используемого языка программирования: например, Python
- хотят задействовать в каком-либо языке программирования стороннюю библиотеку на C, но сталкиваются с проблемами взаимодействия между языками
- желают лучше разобраться, как программы взаимодействуют с самой ОС и предоставляемыми ей ресурсами
- планируют программировать микроконтроллеры и развиваться в IoT-направлении
- стремятся заниматься системным программированием
Базовые навыки работы в консоли UNIX-подобных ОС
Знание любого промышленного языка программирования
Что вам даст этот курс?
Вы не только глубоко погрузитесь в возможности языка С, но и изучите низкоуровневые особенности устройства UNIX-совместимых ОС и ОС семейства Windows. Исследуете случаи из практики, поработаете с задачами уровня middle, получите практические советы по написанию классов программ
После обучения вы:
- Будете знать синтаксис С, основы архитектуры процессора и памяти, основы ассемблера, структуры данных
- Сможете писать низкоуровневые приложения и приложения под UNIX
- Сможете писать приложения-клиенты и приложения-серверы, а также быстро находить ошибки
- Поймёте, как С используется в играх и веб-приложениях
- Поймёте, как пишутся приложения под микроконтроллеры
- Поймёте, как язык С интегрируется с PostgreSQL, MySQL, SQLite
Основы программирования на С
В модуле будет рассмотрено современное состояние языка С, его возможности и особенности в соответствии со стандартами. Будут разбираться базовые конструкции языка С, работа с наиболее распространёнными структурами данных, а так же основы практической разработки под Windows и UNIX-подобные ОС.
- Тема 1: Инструментарии разработки
- Тема 2: Основы языка C //ДЗ
- Тема 3: Стандарты C
- Тема 4: Best practices программирования
- Тема 5: Препроцессор
- Тема 6: Библиотеки / ДЗ
- Тема 7: Основы ассемблера / ДЗ
- Тема 8: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)
Эти занятия помогут освежить базовые знания, которые понадобятся в первом модуле курса. Материалы не входят в обязательную программу. Используйте их: до старта курса, если давно не работали с C; параллельно с первым модулем, если чувствуете, что не хватает базовых знаний; точечно — можно смотреть только те темы, которые необходимо повторить.
- Тема 1: Типы данных
- Тема 2: Типы данных (продолжение)
- Тема 3: Динамические структуры данных
- Тема 4: Алгоритмы поиска и сортировки
В модуле будут рассмотрены элементы сборки программы на языке С: статические и динамические библиотеки. Будут приведены примеры поиска, обнаружения и обработки ошибок в коде, а также методики ООП в языке C.
- Тема 1: История, философия и основы работы в UNIX / ДЗ
- Тема 2: Программирование под UNIX / ДЗ
- Тема 3: Программирование под Windows, интерфейс WinAPI
- Тема 4: ООП в C / ДЗ
- Тема 5: Обработка ошибок / ДЗ
Будут рассмотрены особенности программирования под UNIX подобные операционные системы и существующие для этого инструментальные средства. Будет разбираться понятие программ демонов и механизмы их создания.
- Тема 1: Введение в процессы
- Тема 2: Демоны UNIX
- Тема 3: Взаимодействие между процессами / ДЗ
- Тема 4: Разделяемая память / ДЗ
В модуле рассматриваются принципы создания потоков, что это такое и для чего они нужны. Будут рассмотрены механизмы синхронизации для обеспечения целостности данных.
- Тема 1: Введение в потоки / ДЗ
- Тема 2: Механизмы синхронизации
- Тема 3: Функции в многопоточных приложениях
- Тема 4: Консультация по вопросам ДЗ (Q&A)
В модуле будут рассмотрены методы и технологии взаимодействия программ по сети с помощью кода на языке С. Будут показаны примеры создания серверных и клиентских приложений.
- Тема 1: Сетевое взаимодействие / ДЗ
- Тема 2: Асинхронные сетевые интерфейсы
- Тема 3: Веб-сервисы / ДЗ
- Тема 1: Современные архитектуры ОС
- Тема 2: Ядро Linux
- Тема 3: Инструментарий для программистов ядра //ДЗ
- Тема 4: Система драйверов //ДЗ
В модуле рассматриваются вопросы применения языка С для работы с микроконтроллерами. В качестве примера будет рассмотрена архитектура Ардуино и показаны примеры программирования на С с использованием микросхемы Ардуино.
- Тема 1: Введение в микроконтроллеры
- Тема 2: Введение в Ардуино
- Тема 3: Разработка приложений на Ардуино
Познакомимся с основными направлениями развития современных СУБД и научимся писать запросы на С к базам данных, реализованным на СУБД PostgreSQL, MySQL и SQLite.
- Тема 1: Современные СУБД
- Тема 2: Работа с СУБД из C / ДЗ
В модуле представлены основные принципы разработки игр на С. Будут рассмотрены библиотеки DirectX и OpenGL для работы с графикой. Научимся создавать функции работы с устройствами ввода/вывода и создавать интерактивность в играх.
- Тема 1: Графические интерфейсы / ДЗ
- Тема 2: Игровые фреймворки на С
- Тема 3: Современные паттерны / ДЗ
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект - это то, что интересно писать студенту. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
- Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
- Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
- Тема 3: Защита проектных работ
- Тема 4: Подведение итогов курса
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
- Виктор Коробков. Консультант команды технологического обеспечения ИТ ИКС 5 Технологии
- Андрей Кравчук. C/Python Developer
- Виктор Легкоступ. DSP system developer
- Ольга Плисенко. Зав. сектором разработки ЦИГИТ АГУ
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
Middle Game Designer: Индивидуальное наставничество с доведением до трудоустройства (Антон Рубан)
26 сен 2026
-
[Руно] Анализ данных на языке SQL - базовый курс, 2026 (Алексей Козлов)
20 сен 2026
![[IMG]](https://skrinshoter.ru/s/200926/95qfqC7e.jpg?download=1&name=%D0%A1%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BD%D1%88%D0%BE%D1%82-20-09-2026%2001:58:57.jpg)
В итоге, вы получите мощный современный инструмент для обработки баз данных - язык SQL! Последний урок включает в себя реальный пример построения простого приложения с использованием SQL.
Вы изучите возможности языка SQL:
1. Создание таблиц и отношений между ними
2. Работа с данными различных типов – числа, текст, дата/время
3. Использование триггеров для автоматизации
4. Работа с подзапросами и проекциями
По окончании Вы будете уметь:
1. Использовать современные базы данных на языке SQL
2. Составлять и конструировать различные виды отчетов
3. Составлять запросы к данным при помощи языка SQL
Как мы обучаем:
1. Небольшой блок теории сразу закрепляется практикой
2. Обучение на документах и сквозном примере предприятия
3. Готовые конспекты, задания, решебники, образцы документов
Программа
Тема 1 - Подготовка программного обеспечения
- Видео 1. Установка SQLiteStudio
- Видео 2. Инструкция по работе с учебными файлами
- Видео 1. Базовые понятия языка
- Видео 2. Организация базы данных
- Видео 3. Команда SELECT
- Видео 4. Выбор строк
- Видео 5. Выбор столбцов
- Видео 6. Подсчёт количества строк
- Видео 7. Вставка данных
- Видео 8. Обновление данных
- Видео 9. Удаление данных
- Видео 1. Создание таблицы
- Видео 2. Удаление таблицы
- Видео 3. Вставка строк
- Видео 4. Удаление строк
- Видео 5. Что такое NULL
- Видео 6. Ограничения на столбцах
- Видео 7. Схема данных
- Видео 8. Ключевые столбцы
- Видео 9. Фильтрация данных
- Видео 10. Удаление дубликатов
- Видео 11. Сортировка
- Видео 12. Условные выражения
- Видео 13. Контроль знаний
- Видео 1. Что такое JOIN
- Видео 2. Доступ к связанным таблицам
- Видео 3. Отношения с несколькими таблицами
- Видео 4. Контроль знаний
- Видео 1. Вычисление длины строки
- Видео 2. Выбор части строки
- Видео 3. Удаление пробелов
- Видео 4. Смена регистра
- Видео 5. Контроль знаний
- Видео 1. Числовые типы данных
- Видео 2. Целочисленное деление
- Видео 3. Округление
- Видео 4. Контроль знаний
- Видео 1. Дата и время
- Видео 2. Функции для работы с датой и временем
- Видео 3. Контроль знаний
- Видео 1. Что такое агрегаты
- Видео 2. Использование функций агрегирования
- Видео 3. Агрегирования уникальных (DISTINCT) значений
- Видео 4. Контроль знаний
- Видео 1. Что такое транзакции
- Видео 2. Целостность данных
- Видео 3. Производительность
- Видео 4. Контроль знаний
- Видео 1. Автоматизация операций с помощью триггеров
- Видео 2. Предотвращение нежелательных обновлений
- Видео 3. Timestamp
- Видео 4. Контроль знаний
- Видео 1. Создание подзапроса
- Видео 2. Поиск в результирующем наборе
- Видео 3. Создание проекции
- Видео 4. Создание проекции по нескольким таблицам
- Видео 5. Контроль знаний
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
[proglib.academy] ИИ для разработчиков (Арсений Харланов, Олег Лайок)
18 сен 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FW4rkc1jm%2FScreenshot-6.png&hash=641f5572f216128f2909b7648ea9e132&v=4)
AI для разработчиков. Соберите свою систему разработки с ИИ-агентами — под себя, за 4 месяца.
Встройте агентов в свой рабочий цикл — план → правка → тесты → ревью — на своём реальном проекте: от задачи до PR, готового к ревью или мёржу, каждый шаг под вашей проверкой и в рамках бюджета.
Знакомо?
- Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают
Платите за Claude Max, запускаете агента — и через 1–2 часа стоп. Понять, почему так быстро, почти невозможно. Без контроля расхода токенов агентный кодинг превращается в рулетку с бюджетом. - Каждый раз объясняете агенту всё заново
Знания о кодовой базе, архитектурных решениях и ошибках живут в голове одного разработчика. Агент не помнит ничего между запусками, команда не видит прироста по скорости и качеству кода. - CLAUDE.md, hooks, MCP — часы проб и ошибок без результата
Чтобы агент заработал по-настоящему, нужны CLAUDE.md, slash-команды, hooks и MCP-серверы. Документации мало, синтаксис расходится между инструментами, и время уходит на выяснение вместо реального кода. - После обновления агент игнорирует инструкции и ломает код
Регрессии после обновлений — агент делает противоположное тому, что просили, выдаёт «простейшие» но неверные фиксы. Доверять ему сложные задачи страшно без системы верификации.
Курс закрывает одну задачу: собрать работающий агентный процесс на своём реальном проекте — и перестать бояться, что агент сломает прод или сожжёт бюджет. Чтобы вы системно использовали агентов, а не хаотично промптили ChatGPT.
Кому подойдёт:
- Разработчики любого стека
Backend / frontend / fullstack / mobile — уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте. - DevOps и SRE
Хотите поручать агенту CI-конфиги, IaC и отладку деплоев — под ревью и контролем, а не вслепую. - Тимлиды и техлиды
Отвечаете за внедрение агентов в команде: стандарты, обязательное ревью, стоимость и безопасность на масштабе.
- Умение встроить агента в свой реальный проект
Backend / frontend / fullstack / mobile — любой язык. Уже эпизодически кодите с ИИ и хотите системный агентный процесс на своём проекте. - Понимание, где агент уверенно ошибается
Правдоподобный, но сломанный код, «зелёные» тесты при неверной логике, «сделал не то, что просили» — ловите эти провалы до мёржа. - Прозрачность расходов на токены
Видите цену каждого прогона и держите бюджет — агентная разработка перестаёт быть рулеткой. - Контроль над тем, куда агент не имеет доступа
Агент действует автономно только в заранее разрешённых зонах: локальная ветка, sandbox, staging, тестовые данные. - Навык собрать команду агентов под задачи
От одного агента к нескольким — каждый за свою стадию — и к процессу, который работает в команде.
- Настроенный под агента репозиторий: .claude/ с выверенным CLAUDE.md, хуками и сканом секретов
- Маршрутизация моделей по стоимости и панель расходов с ценой за каждый PR
- Команда субагентов под стадии разработки + параллельный запуск нескольких задач
- Тест-харнес с критериями приёмки (DoD) и регресс-тестами на ваши реальные баги
- Модель угроз вашего репозитория и политика автономии агента: права, лимиты радиуса поражения
- Смёрженные PR с историей ревью — рабочее доказательство процесса, а не сертификат
- Claude Code — основной инструмент: plan mode, /code-review, /ultrareview, хуки, субагенты
- Cursor — альтернативный инструмент; разбираем различия форматов (CLAUDE.md vs AGENTS.md) и выбор под проект
- OpenRouter / OpenCode — развязка инструмент ↔ модель: маршрутизация по стоимости к западным и китайским моделям
- DeepSeek / Qwen / GLM — оптимальный выбор для части задач: сравниваем качество и стоимость в коде
- MCP — свежая спецификация: постепенная подача инструментов, поиск по инструментам, риски STDIO RCE
- AGENTS.md / CLAUDE.md — вручную ведомый якорь памяти: структура, метаданные, загрузка по требованию
- Semgrep — скан безопасности в агентном цикле как часть DoD перед мёржем
- git worktree — изоляция окружений для параллельных агентов
Модуль 1. Вступление: где ломается разработка с ИИ и базовые настройки:
- Зачем писать md-файлы, или что сегодня решает промптинг
- Что ломается в проекте без правил
- Как уменьшить неопределённость
- Классификация сбоев агента на реальных кейсах диалогов с ИИ
- Как создать AGENTS.md: онбординг агента в незнакомый репозиторий
- Где живут правила: раскладка файлов в Cursor и Claude Code
- Полный цикл: план → правка → тесты → ревью с plan mode на демо-задаче
- Сквозной проект курса
- Первые шаги на проекте курса
- Как работает агент: цикл и слои
- Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
- Разделение: задача — в спеке, постоянное — в контексте
- Постановка задачи агенту
- Структура плана
- Использование sub agents
- Пример на основе проекта курса
- Что даёт MCP: агент видит трекер, БД, логи и документацию, а не только файлы репо
- Риски MCP: запуск чужого кода (STDIO RCE), постепенная подача инструментов, поиск по инструментам
- Подключение MCP к GitHub/Jira/БД/Sentry/докам на своём проекте
- Чем спецификация отличается от промпта: агенту — рамка, вам — критерий приёмки
- Структура спеки из 5 секций: цель, требования, ограничения, Definition of Done, тесты
- Нотации EARS и Given-When-Then для acceptance criteria, которые агент не истолкует по-своему
- Типовые дыры в спеках, из-за которых агент додумывает требования
- Поиск подсаженных дыр в плохой спецификации — раньше, чем их найдёт агент
- Написание спецификации на задачу своего проекта по шаблону
- Прогон агента с/без спеки и фиксация разницы в diff
- Разведка незнакомого кода с агентом: структура, зависимости, точка изменения, blast radius
- Как проверять объяснения агента о чужом коде — он галлюцинирует и здесь
- Characterization tests и спека для легаси: фиксация поведения, белый список файлов, «не чини попутно»
- Рефакторинг и миграция большого легаси безопасными шагами под регресс-тестами
- Разведка выданного легаси-репозитория с агентом
- Изменение в чужом коде полным циклом: разведка → тесты → спека → план → агент → ревью → CI
- Как работает plan mode
- Когда нужен план, а когда достаточно постановки задачи
- Постановка задачи агенту
- Структура плана
- Использование sub agents
- Пример на основе проекта курса
- Почему меняется процесс
- Как начать доверять AI коду
- Как создать правила и обновлять правила
- Что мержить, а что смотреть
- Создание тест кейсов с AI
- Инструменты для ревью, делаем свой
- Тесты выводятся из спецификации: каждый acceptance criterion превращается в тест
- Агентный TDD: сначала падающий тест, потом код до зелёного
- Критерии готовности (DoD) как ворота приёмки для кода агента
- Почему агент пишет happy-path и подгоняет тесты под свой код — и как этим управлять
- Что показывает coverage, почему «зелёный CI» ≠ «работает правильно», как читать красный билд
- Регламент отладки: воспроизвести → логи/стектрейс → локализовать → починить → регресс-тест
- Тест-стратегия: критичная логика, негативные сценарии, граничные случаи
- Проверка честности тестов: сломать поведение и убедиться, что тесты это ловят
- Почему prompt injection нельзя «запретить промптом»: Lethal Trifecta — данные, инструменты, внешняя коммуникация
- Цепочка поставок: галлюцинации пакетов, slopsquatting, уязвимые зависимости; риски хуков
- Автономия по уровням: минимальные привилегии, подтверждение разрушительных действий
- Радиус поражения: staging vs prod, токены вне досягаемости агента; кейс PocketOS
- Сборка модели угроз своего репо и политики автономии в хуках
- SDLC/ADLC
- Параллельный запуск через git worktree: команды агентов, конфликты и синтез-ревью веток
- Hooks (Claude)
- Dynamic workflows (Claude)
- Worktree-параллель на 2 задачи со сведением результатов
- Агенты на CI
- Worktree, работаем параллельно
- Маршрутизация по стоимости: модель под задачу
- Локальная модель для приватного кода: подбор под своё железо (GPU)
- Пример нескольких CI агентов (ревью/обновление документации)
- Общая память и конфиг команды: что версионируется, кто владелец, как обновляется
- Стандарты на код агента и обязательное ревью как правило, а не договорённость
- Сборка командного регламента под свою команду
- Как доказать управление ИИ артефактами процесса, а не словами «оно работает»
- Рубрика защиты из 6 критериев; какие элементы цикла сжимаются до минут, а какие обязательны всегда
- «Цикл за 60 минут»: незнакомая задача полным циклом — доказательство переносимости навыка
- Сборка финального репозитория: спека, контекст, план, ревью, тесты, README-навигация
- Защита проекта перед экспертом: 5–7 минут о том, как вы управляли ИИ
- Арсений Харланов
- Android Tech Lead · Investing.com
- Внедряет AI в процессы мобильной разработки и QA.
- Продвигает Documentation Driven Development как основу для работы с AI и командной разработки.
- Олег Лайок
- Senior ML Developer в Yandex Crowd
- Внедрял LLM/VLM solutions в Сбере, ecom-tech, Яндексе
- Спикер ODS DataFest 2025
- За две недели перевёз сервис на новый транспорт с помощью spec-coding
- Разрабатывает агентские сценарии в Data Labeling
- Реализовал LLMOps pipeline на платформе разметки
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - Лимиты сгорают за час-два — работа встаёт, деньги улетают
-
[balun.courses] Kafka для разработчиков: тонкости и нюансы. Тариф Стандарт (Владимир Балун)
17 сен 2026
Курс по Apache Kafka для разработчиков — это глубокое погружение во внутреннее устройство Kafka, архитектурные решения, best practices, паттерны и антипаттерны работы с брокером сообщений в highload-проектах. На занятиях вы разберете реальные инженерные кейсы и научитесь проектировать надежные распределенные системы с высокой нагрузкой.![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2F15YrLVBt%2FSnimok-ekrana-2026-09-17-v-21-00-17.png&hash=1994a5d2227fb95b8319c652c2bd1f39&v=4)
Кому подойдет курс
Программа рассчитана на middle/senior-разработчиков, backend-инженеров, архитекторов и специалистов, которые хотят уверенно использовать Kafka в продакшене, а не только знать базовые команды и настройки.
- Вы уже базово работали с Kafka, но столкнулись с замедлениями чтения или записи.
- Понимаете, что Kafka нужна в проекте, но не уверены, как правильно встроить ее в архитектуру.
- Работаете над highload-системой с тысячами сообщений в секунду.
- Планируете поставлять события другим командам и хотите заранее подготовиться к росту нагрузки.
- Готовитесь к собеседованию в BigTech или хотите вырасти до уровня Staff-инженера.
- Хотите предметно разобраться в технических деталях Kafka: партициях, репликации, консюмерах, продьюсерах, гарантиях доставки и отказоустойчивости.
Курс подходит разработчикам с базовым инженерным бэкграундом. Глубокие знания Kafka и брокеров сообщений не обязательны: ключевые концепции будут разобраны с нуля и постепенно усложнены до продвинутого уровня.
- Любой backend-язык программирования.
- Базовое понимание Docker.
- Основы computer science и распределенных систем.
- Желание разбираться в архитектуре, производительности и надежности highload-сервисов.
Архитектура Kafka и отличие от RabbitMQ
Вы изучите, из чего состоит Apache Kafka, как устроены брокеры, топики, партиции, реплики, группы потребителей и offsets. Отдельно разберете, чем Kafka отличается от RabbitMQ, когда стоит выбирать Kafka, а когда лучше использовать другой брокер сообщений.
- Базовые компоненты Kafka и их роль в системе.
- Kafka vs RabbitMQ: архитектурные отличия и сценарии применения.
- Типовые вопросы на собеседованиях и подходы к ответам.
- Ошибки проектирования, которые приводят к проблемам при росте нагрузки.
Вы научитесь быстро и надежно писать данные в Kafka, понимать настройки producer, управлять батчингом, latency, throughput и гарантиями доставки.
- Как писать много сообщений без потерь.
- Какие настройки producer влияют на производительность.
- Как выбрать баланс между скоростью, надежностью и задержками.
- Что учитывать при проектировании ключей сообщений и партиционирования.
Курс поможет разобраться, как правильно читать данные из Kafka, масштабировать consumer groups и избегать проблем, которые возникают в продакшене при росте количества сервисов и нагрузки.
- Как работают consumer groups и offsets.
- Как бороться со штормом ребалансировки.
- Как проектировать чтение с учетом высокой нагрузки.
- Что такое CQRS и как Kafka помогает реализовывать событийные архитектуры.
- Как подходить к схематизации данных и эволюции событий.
Вы разберете, как Kafka ведет себя в условиях высокой нагрузки и отказов, какие риски возникают в продакшене и как заранее проектировать систему так, чтобы она выдерживала сбои.
- Безопасность и контроль доступа.
- Квоты и управление ресурсами.
- Control plane и эксплуатационные ограничения.
- Мониторинг Kafka и ключевые метрики.
- Что происходит при отказе брокера, диска или дата-центра.
- Как проектировать отказоустойчивость и готовиться к авариям.
На курсе вы изучите подходы к real-time processing и complex event processing, а также разберете практические паттерны обработки событий.
- Паттерны обработки потоковых данных.
- Антипаттерны при построении event-driven систем.
- Лучшие практики real-time обработки.
- Проектирование сервисов, которые реагируют на события в реальном времени.
Отдельный блок посвящен современным направлениям развития Kafka и возможностям, которые пока редко используются в индустрии, но могут стать важными для будущих проектов.
- Queues over Kafka.
- Diskless Kafka.
- Новые подходы к использованию Kafka в распределенных системах.
- Практическая ценность новых возможностей для разработчиков и архитекторов.
Все темы курса разбираются на примере сквозного pet-проекта — сервиса склада. Вы будете развивать его от урока к уроку и на практике применять Kafka для решения реальных инженерных задач.
Такой формат помогает не просто изучить теорию, а понять, как принимать архитектурные решения: где использовать события, как проектировать топики, как читать и писать данные, как готовиться к росту нагрузки и отказам.
Что вы получите в результате
- Продвинутое понимание Kafka: внутреннее устройство, практическое применение и ключевые ограничения технологии.
- Системный подход к проектированию: сможете выбирать архитектурные решения под конкретные бизнес-кейсы.
- Практические навыки: научитесь эффективно писать и читать данные, работать с нагрузкой и отказами.
- Понимание паттернов и антипаттернов: будете знать, какие решения работают в продакшене, а какие создают проблемы.
- Готовность к собеседованиям: разберете технические вопросы по Kafka, которые часто задают middle, senior и staff-инженерам.
- Уверенность в highload-архитектуре: сможете проектировать сложные распределенные системы, которые опираются на брокер сообщений.
Главное отличие курса — фокус на практическом использовании Kafka в разработке и архитектуре, а не только на эксплуатации инструмента.
Как часто устроены другие курсы
- Сильный акцент на эксплуатацию: настройки Kafka и их назначение.
- Недостаточно внимания архитектурному проектированию.
- Программа часто строится по схеме «теория → практика» без привязки к бизнес-проблемам.
- Могут дополнительно затрагиваться задачи Data Science-специалистов, из-за чего фокус разработчиков размывается.
- Материал основан на глубокой практике: преподаватель 8 лет работал с Kafka и пишет аналог инструмента в Яндексе.
- Обучение идет от бизнес-кейсов: берется рабочая проблема, затем изучается теория и после этого проектируется решение.
- Фокус только на разработчиках, backend-инженерах и архитекторах.
- Все темы закрепляются на едином практическом проекте, а не на разрозненных примерах.
6 онлайн-уроков в Zoom
Живые созвоны длятся по 1,5–2 часа и проходят раз в неделю в свободное от работы время. Если не получится присутствовать онлайн, можно посмотреть запись занятия.
Практика и домашние задания
Теория закрепляется на реальных бизнес-кейсах и задачах из разработки. Для домашних заданий предусмотрен референс для самопроверки, чтобы вы могли сравнить свое решение с ожидаемым подходом.
Q&A-сессии
На онлайн-встречах можно задать вопросы по лекциям, домашним заданиям и архитектурным решениям. Фидбек дает сам преподаватель — без кураторов и помощников.
Кому курс будет особенно полезен
- Backend-разработчикам, которые хотят уверенно работать с Kafka в продакшене.
- Senior-инженерам, которым нужно проектировать отказоустойчивые event-driven системы.
- Архитекторам, выбирающим брокер сообщений для highload-проектов.
- Разработчикам, готовящимся к техническим собеседованиям по Kafka и распределенным системам.
- Инженерам, которые хотят понять не только «как настроить Kafka», но и «как правильно построить систему вокруг Kafka».
После курса вы систематизируете знания по Kafka, разберетесь во внутреннем устройстве брокера, научитесь проектировать надежную запись и чтение данных, работать с highload-нагрузкой, отказами, мониторингом и real-time обработкой событий. Это курс для тех, кто хочет использовать Kafka осознанно и проектировать системы, готовые к реальному продакшену.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... -
[Zerocoder] Промт-инжиниринг. Продвинутая программа. Тариф Вип (Екатерина Маяцкая, Евгений Полевов)
11 сен 2026
![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FNMvFf5f4%2Fimage.png&hash=eabdd5c3bca21ea7e9b148e54a7bb12b&v=4)
Научим разрабатывать и внедрять в бизнес решения на основе ИИ, которые будут сокращать расходы и ускорять процессы в несколько раз!
Кто такой промт-инженер?
Промт-инженер разбирается в бизнес-процессах компаний, разработке IT-продуктов и нейросетях. Используя эту совокупность навыков, он может создавать для бизнеса решения на базе ИИ, которые позволят в десятки раз ускорить процессы и сократить расходы, а также он понимает какой стэк инструментов оптимально использовать для той или иной задачи и на чем можно сэкономить.
Навыки промт-инженера находятся в большом дефиците по сравнению с растущим спросом на рынке.
Поскольку эра ИИ только стартовала, лишь единичные специалисты уже владеют нужной совокупностью навыков промт-инженера.
Твои результаты после обучения:
- Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
Разберёшься, как работают модели для текста, аудио, видео и изображений. Научишься подбирать архитектуру под любую задачу бизнеса, использовать такие инструменты, как GPT, Perplexity, GigaChat, Gemini и другие.
- Станешь мастером продвинутого промптинга
Будешь проектировать промпты для сложных сценариев, использовать техники промптинга, оптимизировать токены и параметры генерации, работать с форматами JSON и структурировать сложные запросы для нейросетей.
- Разработаешь и интегрируешь кастомных ИИ-ассистентов
Освоишь создание собственных асcистентов — от чат-ботов до сценариев на базе LangChain, n8n и других платформ, подключая их к CRM, облачным сервисам и внешним системам.
- Соберёшь портфель готовых AI-продуктов
Построишь MVP: Telegram-ботов, помощников для генерации контента и озвучки, онлайн-консультантов и др. Реализуешь кейсы для портфолио и подготовки к работе с бизнесом.
- Спроектируешь надёжную data-инфраструктуру
Научишься готовить и обезличивать датасеты, хранить и обрабатывать данные для RAG-систем, векторных хранилищ, оптимизировать работу с конфиденциальными данными.
- Развернёшь и оптимизируешь LLM локально и в облаке
Используешь Hugging Face, Ollama, Yandex Cloud, Google Cloud для подготовки, дообучения и масштабирования моделей, снижая стоимость и настраивая мультиагентные сценарии.
- Станешь востребованным промпт-инженером
Получишь навык аудита AI-проектов, поймёшь как вести переговоры и реализовывать кейсы для фриланса и бизнеса. Сможешь уверенно презентовать свои решения, вести портфолио и искать заказы.
- Предобучение
- Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
- Модуль 2. Стратегии и техники промт-инженеринга
- Модуль 3. No-code и API-интеграции
- Модуль 4.Мультимодальные модели и расширенные форматы генерации
- Модуль 5. Ассистенты с памятью: базы знаний, RAG и Relevance
- Модуль 6. Разработка и масштабирование ИИ-решений: от MVP к продакшену
- Модуль 7. LangChain и LangFlow: агенты и цепочки
- Модуль 8. Итоговый проект
- Бизнес-модули
- Карьера на фрилансе
- Карьера в бизнесе
Модуль 1. Основы промт-инжиниринга
Модуль формирует общее представление о профессии промпт-инженера, ключевых понятиях и инструментах, используемых в работе внедрения ИИ.
Основные темы:- Промпт-инженер: кто он и чем занимается?
- Что такое LLM? Ошибки LLM и как с ними работать
- Документация как ключевой инструмент
- Рабочее окружение промпт-инженера
- Практика: твой первый мини-ассистент
- Сможете определить роль и задачи промпт-инженера в современной компании, научитесь отличать промпт-инженера от смежных специалистов
- Освоите правила создания эффективных промптов и напишете свой первый промпт
- Научитесь работать с основными инструментами: ChatGPT, Playground, Perplexity, Gemini, Yandex GPT, GigaChat, API-документацией и другими
Модуль учит создавать эффективные запросы к ИИ, понимать структуру промптов, работать с различными техниками и форматами. Оттачиваем практику и учимся говорить с нейросетью «на одном языке».
Основные темы:
- Техники промптинга
- Практика: ассистент в Playground
- Оптимизация стоимости и скорости
- API: как обращаться к модели напрямую
- Проект: персональный помощник через API
- Научитесь применять базовые и продвинутые техники промпт-инжиниринга
- Сможете структурировать промпты и использовать различные форматы, включая JSON
- Освоите оптимизацию промптов для повышения качества ответов и снижения затрат
- Создадите собственного ИИ-ассистента с управлением параметрами генерации
- Научитесь работать с API языковых моделей
Модуль знакомит с основами no-code-подхода и интеграциями через API, учит собирать простые ИИ-сценарии без программирования, использовать инструменты автоматизации и подключать языковые модели к внешним сервисам, а также создавать полезных ИИ-ассистентов.
Основные темы:
- Зачем нужен no-code для ИИ: как собрать MVP на основе ИИ?
- Интеграции с ИИ: как передать данные в LLM
- Создание сценариев с ИИ в n8n
- Развёртывание ИИ-ассистента на сервере
- Кейсы: создание ИИ-ассистента, создание MVP-ассистента на базе GPT и GigaChat
- Привязка CRM к ИИ-сценариям: автоматизация клиентских процессов
- Сможете строить автоматизированные цепочки без написания кода с помощью n8n, EMD Cloud, Albato
- Научитесь интегрировать ИИ в CRM, таблицы и другие бизнес-инструменты
- Создадите MVP-ассистентов для решения реальных бизнес-задач
- Освоите подключение API языковых моделей к no-code платформам
- Реализуете практические кейсы автоматизации с использованием ИИ
Модуль знакомит с возможностями работы ИИ с не только текстовыми, но и визуальными, аудио- и табличными данными. Обучает использованию мультимодальных моделей для анализа изображений, генерации видео, озвучки, распознавания речи и построения визуальных ассистентов.
Основные темы:
- Что такое мультимодальность и зачем она бизнесу
- Текст, звук, изображения и видео: генерация, распознавание и анализ
- Практика: визуальный или голосовой MVP
- Вайбкодинг: введение в Cursor AI
- Мультимодальность + вайбкодинг: расширенные сценарии
- Кейсы: мультимодальные ассистенты
- Научитесь работать с мультимодальными моделями, обрабатывающими текст, изображения и аудио
- Сможете анализировать изображения, распознавать речь и генерировать аудио и видео
- Освоите low-code разработку с использованием Cursor AI и вайбкодинга
- Создадите мультимодальных ИИ-ассистентов для комплексных задач
Модуль научит создавать ИИ-ассистентов, которые используют внешние знания и контекст пользователя: от поиска по базе данных до построения ответов на основе документов, заметок, инструкций. Освоят архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG) и инструменты Relevance.
Основные темы:
- Что такое RAG: как ИИ ищет, а не запоминает
- Инструменты хранения знаний
- Подготовка и очистка данных для RAG
- RAG в no-code: интеграции с внешними базами
- Оценка качества RAG
- Оптимизация и масштабирование RAG
- Безопасность и доступы
- Кейсы: создание ассистента с контекстной памятью, ассистент по документации или базе знаний
- Научитесь создавать ассистентов с памятью на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Сможете подключать внешние базы знаний и документы к ИИ-системам
- Освоите работу с векторными базами данных и контекстным поиском
- Научитесь бороться с галлюцинациями и оценивать качество ответов
- Создадите умного ассистента, способного отвечать на основе вашей документации
Модуль научит превращать ИИ-прототипы в рабочие продукты: от масштабирования промптов до развёртывания моделей локально и в облаке, дообучения и передачи в команду.
Основные темы:
- Как масштабировать промпт: от персонального к командному
- Интерфейсы: как подключить Telegram, формы, виджеты
- Логирование и отладка; A/B тесты, гипотезы, оценка качества решений
- Документация и handoff: передача в команду
- Введение в локальное и облачное развертывание
- Fine-tuning LLM и специализированных моделей. Обзор методов дообучения.
- Практическое дообучение с помощью облачных инструментов
- Сможете масштабировать MVP до production-решения с использованием облачных платформ
- Научитесь развёртывать модели локально (Ollama) и в облаке (Yandex Cloud, Google Cloud)
- Освоите fine-tuning для адаптации моделей под специфические задачи
- Реализуете логирование, отладку и A/B тестирование ИИ-систем
- Передадите готовое решение в команду с полной документацией и инструкциями
Модуль научит использовать LangChain и LangFlow для построения сложных цепочек и агентов: от ноукод-MVP до полноценного приложения.
Основные темы:
- Введение в LangСhain
- LangFlow: быстрый старт
- Кейс: MVP-проект в LangFlow
- LangChain для разработчиков: базовые агенты
- LangChain: расширенные сценарии
- Обертка и интерфейс: FastAPI + Telegram/Web
- Научитесь использовать LangChain для создания цепочек, агентов и систем с памятью
- Сможете разрабатывать ноукод и кодовые решения на LangFlow и FastAPI
- Создадите ИИ-агентов с доступом к внешним инструментам и API
- Обернёте агентов в API и подключите к Telegram или веб-интерфейсам
- Реализуете сложные сценарии автоматизации с использованием архитектуры LangChain
Модуль научит собирать полноценное решение с использованием ИИ — от постановки задачи и до презентации. Каждый студент проходит весь цикл: формулировка цели, создания технического задания, выбор архитектуры, сборку сценария, подключение интерфейсов и защиту проекта.
Основные темы:
- Формулировка задачи. Разработка технического задания
- Выбор стека разработки
- Сбор данных и подготовка промптов
- Оценка стоимости
- Выпускной проект
- Сможете самостоятельно сформулировать задачу и выбрать архитектуру ИИ-решения
- Научитесь собирать и готовить данные для промптов и систем
- Оцените стоимость и ресурсы, необходимые для реализации проекта
- Соберёте, протестируете и защитите полноценное ИИ-решение
- Пройдёте полный цикл разработки — от идеи до внедрения
Карьера на фрилансе
Выходим на рынок и берём первые базовые заказы.
Подготовка к устройству в компанию и фриланс.
Доп. кейсы для портфолио и подготовка работы с задачами внутри компании.
Результат:
- Первые сильные кейсы, отражающие навыки студента для быстрого нахождения заказов
- Полностью оформленное резюме и GitHub‑портфолио;
- Стратегии поиска вакансий и заказов;
- Навыки прохождения HR‑собеседований и технических интервью;
- Готовность презентовать свои кейсы работодателям и заказчикам. Находим первые платные заказы!
Учимся делать и работать с более дорогими заказами и крупным бизнесом.
Внедрение AI в бизнес. Навыки общения с более крупными заказчиками и умение внедрять проекты
в собственный бизнес
Больше кейсов для дорогого портфолио
Результат:
- Сможешь внедрять крупные AI проекты в бизнес-процессы от первого контакта с заказчиком до передачи готового решения
- Опыт аудита компаний и подготовки ТЗ на языке бизнеса
- Научишься презентовать MVP и управлять юр. рисками с российскими и зарубежными заказчиками
- Портфолио дорогих и серьезных кейсов для разных сфер
- Навык продажи консалтинговых услуг с чеком от 1 млн
Бонус курсы:
Нейросети для жизни
Программа
Модуль №1. Нейросети для жизни и повседневных задач
Модуль №2. Креативные изображения с помощью нейросетей
Модуль №3. Создание видео, музыки и анимации с использованием ИИ
Стоимость 40900 руб.
Вайб-кодинг и автономные агенты
Это метод программирования с помощью искусственного интеллекта. Вместо того чтобы писать код вручную, разработчик просто описывает задачу на обычном разговорном языке, указывает, что должна делать программа. Искусственный интеллект «понимает» это описание и сам пишет подходящий код.
Такой подход позволяет создавать IT-решения даже тем, кто не разбирается в программировании, ведь главное — чётко сформулировать идею, а техническую часть создаст ИИ.
За 4 недели ты создашь 12 собственных AI-ассистентов и мини-сервисов без ручного написания кода, используя только текстовые команды и визуальные инструменты.
Стоимость 34900 руб.
Тариф Вип
Модули 1−8
Доступ к модулю "Карьера на фрилансе"
Доступ к модулю «Карьера в бизнесе»
Предобучение Python и Нейросети
QA-сессии
Шаблоны резюме, портфолио, договоров и ТЗ для оказания услуг
Цена 220000 руб
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть... - Освоишь мультимодальные нейросети и LLM
-
Apache Kafka для системного аналитика без кода. Тариф Самостоятельно (Катя Желатинка)
7 сен 2026
Как за пару вечеров разложить по полочкам брокер, без которого не проходят собесы в сильную компанию, и перестать писать в ТЗ "отправляем события в Kafka".![[IMG]](proxy14p.php?image=https%3A%2F%2Fi.postimg.cc%2FpybJqTTL%2FSkrinsot-07-09-2026-191001.jpg&hash=4d154d1c60de8971b8a4b3a5b2bc26d2&v=4)
- Живой стенд, который остается у вас
- готовый шаблон ТЗ на интеграцию
- Ни одной строчки кода и без DevOps
- «Понимаю, что Kafka надо знать, но не понимаю, с чего начать»
Открываешь статью, а там конфиги брокера и код на Java. Видишь большой объем и закрываешь статью вообще. - «Боюсь, что на собесе скопируют глубже определения, и я поплыву»
Один уточняющий вопрос про ключ или гарантии доставки, и будет неловкая пауза. - «Пишу в ТЗ общие слова, потому что не знаю, какие детали указывать»
Разработчики сделают, как поняли сами. А виноватым потом окажетесь вы. - «Не понимаю, где заканчивается моя зона и начинается зона разработчика»
Кажется, что придется создавать топики и партиции. Спойлер: не придется. - «Стыдно спрашивать у разработчика базовые вещи»
Вдруг решат, что я не тяну на свой грейд. Лучше промолчу. - «Вижу Kafka в вакансиях и понимаю, что это мой пробел»
Отлик отправлен, а внутри неприятное чувство и неуверенность.
Вы наверняка уже пробовали разобраться и вот почему не получалось...
- Статьи и бесплатные видео
Их пишут разработчики для разработчиков. Конфиги брокера, код на Java, устройство кластера. После десятой статьи вы знаете слова «оффсет» и «репликация», но объяснить своими словами по-прежнему не можете. И главное, так и не понимаете, что из этого писать в ТЗ. - Обзорные вебинары и подкасты для аналитиков
Уже теплее: там говорят на вашем языке, но это 40 минут теоретического обзора. Вы получаете общее представление и шаблоны, а дальше остаетесь один с реальной задачей, где нужно решить: сколько партий, какой ключ, какие гарантии, нужен ли DLQ, и самое главное — какой спроектировать контракт обмена данными. - Корпоративные воркшопы по брокерам
Там действительно глубоко, но это группа от семи человек по расписанию компании. И то, не все компании в 2026 году готовы вкладываться в подобные корпоративные воркшопы
- У вас в задачах уже есть Kafka, но каждый раз приходится гуглить заново и уточнять у разработчиков очевидные вещи.
Итог: Заберете структуру, что и в каком порядке описывать в ТЗ, чтобы вопросов к вам не было. - Аналитику, который Kafka в задачах пока не видел, тема есть в требованиях вакансий и в разговорах команды, но подступиться не получалось.
Итог: Разберете с нуля и перестанете выпадать из обсуждений архитектуры. - Тому, кто готовится к собеседованиям. Брокеры — это один из блоков, где чаще всего копают глубже определения.
Итог: После воркшопа вы отвечаете не заученной формулировкой, а объясняете, почему в вашем кейсе выбрана Kafka и с какими параметрами. - Бизнес-аналитику и смежным ролям, кто идет в системный анализ. Интеграции — это та часть, которая отличает БА от СА.
Итог: Kafka закрывает заметный кусок этого разрыва, а код для этого не нужен. - Новичку в профессии. Начинать с Kafka не рано.
Итог: Разобравшись с ней на входе, вы не будете обходить стороной интеграционные задачи, на которых спотыкается большинство джунов и даже мидлов.
[*]Docker, стенд и зачем вообще нужен брокер
Docker и Docker Compose с нуля
Разворачиваем стенд одной командой: 16 контейнеров, три брокера, продюсеры, консьюмеры и Kafka UI.
Разбираем, зачем нужен брокер сообщений, когда Kafka уместна, а когда избыточна, и где в этой истории зона аналитики.
✔️ РЕЗУЛЬТАТ: у вас на компьютере работает собственный Kafka‑кластер, и вы понимаете, зачем он нужен.
[*]Анатомия кластера
Брокеры и кластер, ZooKeeper и Controller, ключевые параметры брокера
Топики и партиции, распределение сообщений по ключу
Репликация и синхронизированные реплики: как Kafka защищает данные
Создаете топик через интерфейс, меняете настройки, роняете брокер и смотрите, как перезажигают лидеры партиций
✔️ РЕЗУЛЬТАТ: цифры в ТЗ (партиции, фактор репликации, retention) перестанут быть магией.
[*]Поток данных: продюсеры, консьюмеры, гарантии
Как продюсер выбирает партицию, что такое консумер-группы, из чего состоит сообщение, что такое оффсеты, коммиты и consumer lag
Гарантии доставки, acks и идемпотентность: что выбирать для логов, что для заказов, а что для платежей
Пишите сообщение в топик через интерфейс и через терминал, сбрасываете оффсет и смотрите, как группа перечитывает данные
✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы обоснованно выбираете гарантии под задачу. Это то, что на собеседовании отличает заученное определение от понимания.
[*]Сбои, DLQ и масштабирование
Ребалансировка и падение брокера
Паттерн DLQ: разбираем инцидент по сообщению из очереди ошибок так, как это делают в реальных командах.
Масштабируемость и надежность: что и когда масштабировать, что может пойти не так
Плюсы и минусы Kafka, хорошие и плохие практики настройки одной шпаргалкой
✔️ РЕЗУЛЬТАТ: вы понимаете, что происходит при сбоях и под нагрузкой, и закладываете это в ТЗ заранее.
[*]Практика: пишем настоящее ТЗ на интеграцию
Берем реальную задачу: перевод интеграции заказов и уведомлений с REST на Kafka, разбираем схему до и после. Проходим список вопросов, которые аналитик задает перед любой интеграцией. Заполняем спеку на интеграцию: цель, топик, формат, ключ, гарантии, DLQ.
✔️ РЕЗУЛЬТАТ: готовый документ‑образец, который вы адаптируете под любую рабочую задачу.
Поэтому моя цель здесь не в том, чтобы выдать вам еще один пересказ документации. За пять часов вы не станете архитектором распределенных систем, и я не буду обещать этого.
Обещаю только то, что вы перестанете бояться этой темы, начнете понимать, что происходит внутри, и сможете описывать интеграцию так, чтобы разработчики забрали задачу в работу без единого уточняющего вопроса.
И главное: после воркшопа у вас на руках останется вещи, которыми можно пользоваться уже завтра.
Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
![[IMG]](https://img.skladchina.in/93/930a44f33d9e2d6d67288563530026384b41b6a4ad0f59e89e10c0c74282c503.jpg)
Страница 1 из 34